
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1、組 別 組 員第三組 劉 洋 劉曉婷 王宇君 左旭陽預(yù)測精度測定與預(yù)測評(píng)價(jià)第十二章第一節(jié)第一節(jié)預(yù)測精度的測定目錄123預(yù)測精度的測定未來的可預(yù)測性影響預(yù)測誤差大小的因素1預(yù)測精度的測定 是指預(yù)測模型擬合的好壞程度,即由預(yù)測模型所產(chǎn)生的模擬值與歷史實(shí)際值擬合程度的優(yōu)劣。 如何提高預(yù)測精度是預(yù)測研究的一項(xiàng)重要任務(wù)。不過,對(duì)預(yù)測用戶而言,過去的預(yù)測精度毫無價(jià)值,只有預(yù)測未來的精確度才是最重要的。 1關(guān)于預(yù)測精度的幾類典型問題對(duì)某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測,系統(tǒng)的預(yù)測 分析能提高多少預(yù)測精度?對(duì)于某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測,如何才能 提高預(yù)測精度?在已知某一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測精度存在提高 的可能的情況下,如何選擇合
2、適的預(yù)測方 法? 平均誤差和平均絕對(duì)誤差平均誤差和平均絕對(duì)誤差 平均誤差的公式為:平均誤差的公式為: 1niieMEn平均絕對(duì)誤差的公式為:平均絕對(duì)誤差的公式為: 1niieMADn1測定預(yù)測精度的方法 平均相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值平均相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值平均相對(duì)誤差的公式為:平均相對(duì)誤差的公式為: 11niiiiyyMPEny平均相對(duì)誤差絕對(duì)值的公式為:平均相對(duì)誤差絕對(duì)值的公式為: 11niiiiyyMAPEny預(yù)測誤差的方差和標(biāo)準(zhǔn)差 預(yù)測誤差的方差與標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)測誤差的方差與標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)測誤差的方差公式為:預(yù)測誤差的方差公式為: 22111()niniiiieMSEyynn預(yù)測誤差的標(biāo)
3、準(zhǔn)差公式為:預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差公式為: 22111()niniiiieSDEyynn 預(yù)測誤差的方差比平均絕對(duì)誤差或平均預(yù)測誤差的方差比平均絕對(duì)誤差或平均相對(duì)誤差絕對(duì)值能更好地衡量預(yù)測的精確度。相對(duì)誤差絕對(duì)值能更好地衡量預(yù)測的精確度。1測定預(yù)測精度的方法 未來的可預(yù)測性是影響預(yù)測效果好壞的重要因素,由于受各種因素的影響,經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可預(yù)測性明顯低于自然現(xiàn)象的可預(yù)測性。在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中,不同的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可預(yù)測性也存在極大的差別。 進(jìn)行預(yù)測的前提條件:預(yù)測對(duì)象存在某種模式或關(guān)系,且這種模式或關(guān)系已被正確識(shí)別。2未來的可預(yù)測性 影響經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變化模式:(1) 人類行為的變化無常;(2)人類有能力通過自身的行
4、為影響未來事件的發(fā)生與否。 時(shí)間越長,經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變化模式或關(guān)系改變的可能性就越大。2影響因素 預(yù)測誤差指由于預(yù)測與實(shí)際結(jié)果的偏離,所產(chǎn)生預(yù)測值與實(shí)際結(jié)果的偏差。 統(tǒng)計(jì)學(xué)中的誤差也稱殘差。只要預(yù)測值位于置信區(qū)間內(nèi),它就不算是真正的誤差。但我們通常將偏差當(dāng)作誤差。而因?yàn)榻?jīng)濟(jì)現(xiàn)象的復(fù)雜性、人類行為的易變性、行動(dòng)與結(jié)果的時(shí)滯性等因素,預(yù)測誤差不可避免。3影響預(yù)測誤差大小的因素3影響預(yù)測誤差大小的因素1 1 模式或關(guān)系的識(shí)別錯(cuò)誤模式或關(guān)系的識(shí)別錯(cuò)誤 在某種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身并不存在某種模式或關(guān)系的情況下,不管是定性預(yù)測還是定量預(yù)測,都有可能替這種類型的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象建立某種不切合實(shí)際的模型。不能正確的識(shí)別現(xiàn)象和想象
5、之間的關(guān)系,也會(huì)產(chǎn)生極大的誤差。2 2 模式或關(guān)系的不確定性模式或關(guān)系的不確定性 經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象模式及現(xiàn)象之間的關(guān)系往往是不確定的,盡管可以識(shí)別這種模式或關(guān)系變化的一般規(guī)律,現(xiàn)象的變化也總是圍繞這種一般規(guī)律而波動(dòng),統(tǒng)計(jì)建模也可以使其模型反映現(xiàn)象過去的這種一般規(guī)律并使隨機(jī)誤差達(dá)到最小,但并不能保證其未來預(yù)測誤差分布規(guī)律維持不變且不超過某種限度。3 3 模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化性模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化性 在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域內(nèi),模式或現(xiàn)象之間的關(guān)系是經(jīng)常變化且往往不可預(yù)測的,模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化能夠產(chǎn)生較大的預(yù)測誤差,而且事先較難預(yù)測第二節(jié)第二節(jié)定量預(yù)測方法的比較目錄123因果預(yù)測的精度時(shí)間序列預(yù)測模型的預(yù)
6、測精度回歸預(yù)測與時(shí)間序列預(yù)測精度的比較 一、因果預(yù)測的精度一、因果預(yù)測的精度 大型模型的預(yù)測精度并不比小模型的預(yù)測精度高;大型模型的預(yù)測精度并不比小模型的預(yù)測精度高; 沒有任何一種預(yù)測方法或預(yù)測模型會(huì)在各種情況沒有任何一種預(yù)測方法或預(yù)測模型會(huì)在各種情況下都比其他方法或模型表現(xiàn)得更好;下都比其他方法或模型表現(xiàn)得更好;回歸模型能夠提供更多的有關(guān)影響預(yù)測對(duì)象變化的回歸模型能夠提供更多的有關(guān)影響預(yù)測對(duì)象變化的因素信息,能夠更好地揭示預(yù)測對(duì)象變化的原因。因素信息,能夠更好地揭示預(yù)測對(duì)象變化的原因。大家的結(jié)論大家的結(jié)論因果預(yù)測的優(yōu)勢因果預(yù)測的優(yōu)勢1定量預(yù)測方法的比較Makridakis等人得出的結(jié)論等人得
7、出的結(jié)論追求其短期預(yù)測精度的極大化,最好選擇時(shí)間序列預(yù)測模型追求其短期預(yù)測精度的極大化,最好選擇時(shí)間序列預(yù)測模型 提高模型的復(fù)雜程度后,其預(yù)測精度并不會(huì)自動(dòng)提提高模型的復(fù)雜程度后,其預(yù)測精度并不會(huì)自動(dòng)提 高,因高,因此,模型簡單并不是缺點(diǎn),而是一個(gè)優(yōu)點(diǎn);此,模型簡單并不是缺點(diǎn),而是一個(gè)優(yōu)點(diǎn); 時(shí)間序列預(yù)測模型一般都比較簡單且成本較低時(shí)間序列預(yù)測模型一般都比較簡單且成本較低,應(yīng)該有更應(yīng)該有更廣的應(yīng)用范圍;廣的應(yīng)用范圍; 某些復(fù)雜模型在特定情況下,其預(yù)測精度會(huì)高于簡單模型;某些復(fù)雜模型在特定情況下,其預(yù)測精度會(huì)高于簡單模型; 組合預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。組合預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。2時(shí)間序
8、列預(yù)測模型的預(yù)測精度組合預(yù)測:組合預(yù)測: 組合預(yù)測是一種將不同預(yù)測方法所得的組合預(yù)測是一種將不同預(yù)測方法所得的預(yù)測結(jié)果組合起來形成一個(gè)新的預(yù)測結(jié)果的預(yù)測結(jié)果組合起來形成一個(gè)新的預(yù)測結(jié)果的方法。方法。 一是等權(quán)組合,即各預(yù)測方法的預(yù)測值一是等權(quán)組合,即各預(yù)測方法的預(yù)測值按相同的權(quán)數(shù)組合成新的組合預(yù)測值;按相同的權(quán)數(shù)組合成新的組合預(yù)測值; 二是不等權(quán)組合,即賦予不同預(yù)測方法二是不等權(quán)組合,即賦予不同預(yù)測方法的預(yù)測值的權(quán)數(shù)是不一樣的。組合預(yù)測通常的預(yù)測值的權(quán)數(shù)是不一樣的。組合預(yù)測通常具有較高的精度。具有較高的精度。組合預(yù)測有兩種基本形式:組合預(yù)測有兩種基本形式:3回歸預(yù)測與時(shí)間序列預(yù)測精度的比較11
9、2 回歸預(yù)測和時(shí)間序列預(yù)測是兩類不同的定量預(yù)測方法,它們根據(jù)不同的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測,回歸預(yù)測注重分析影響預(yù)測對(duì)象的各因素所造成的影響,而時(shí)間序列預(yù)測則根據(jù)預(yù)測對(duì)象本身的歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測其未來。預(yù)測實(shí)證研究表明,各類預(yù)測方法之間并不存在明顯優(yōu)劣,只是不同方法具有各自不同的特點(diǎn) ;有爭議的結(jié)論有爭議的結(jié)論Spivey 和和 Wrobleski: 非回歸模型預(yù)測的精度一般而言與回歸預(yù)測非回歸模型預(yù)測的精度一般而言與回歸預(yù)測的精度相差無幾;的精度相差無幾; 當(dāng)回歸模型用于當(dāng)回歸模型用于3個(gè)或個(gè)或3個(gè)季度以上的時(shí)間范圍個(gè)季度以上的時(shí)間范圍預(yù)測時(shí)預(yù)測時(shí),其預(yù)測精度明顯下降。其預(yù)測精度明顯下降。McNe
10、es:他得出了與他得出了與Spivey和和Wrobleski相反的結(jié)論相反的結(jié)論 時(shí)間序列用于時(shí)間序列用于1年內(nèi)的短期預(yù)測的精度優(yōu)年內(nèi)的短期預(yù)測的精度優(yōu)于回歸模型預(yù)測,至于于回歸模型預(yù)測,至于1年以上的預(yù)測,年以上的預(yù)測,回歸預(yù)測的精度則要好一些回歸預(yù)測的精度則要好一些。 無論何種情況,都不能對(duì)簡單模型抱有任何偏見,無論何種情況,都不能對(duì)簡單模型抱有任何偏見,在某些情況下,某些簡單模型甚至能提供最高的預(yù)測在某些情況下,某些簡單模型甚至能提供最高的預(yù)測精度;精度; 選擇預(yù)測方法考慮選擇預(yù)測方法考慮精度精度、成本成本和和方法復(fù)雜方法復(fù)雜性性預(yù)測精度與時(shí)間范圍、數(shù)據(jù)類型、精度測定標(biāo)準(zhǔn)有預(yù)測精度與時(shí)間范圍、數(shù)據(jù)類型、精度測定標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。關(guān)。選擇合適的時(shí)間序列方
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